Role of Antibody-Mediated Tumor Targeting and Route of Administration in Nanoparticle Tumor Accumulation in Vivo
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we have looked at enhancing tumor uptake and intracellular delivery of gold nanoparticles (AuNPs) while reducing the systemic exposure by systematic evaluation of the impact of targeting and route of administration on organ distribution. High-resolution microSPECT/CT imaging was used to track the in vivo fate of (111)In-labeled nontargeted and human epidermal growth factor receptor-2 (HER-2) targeted AuNPs following intravenous (i.v.) or intratumoral (i.t.) injection. For i.v. injection, the effects of GdCl3 (for deactivation of macrophages) and nonspecific (anti-CD20) antibody rituximab (for blocking of Fc mediated liver and spleen uptake) were studied. It was found that HER-2 targeting via attachment of trastuzumab paradoxically decreased tumor uptake as a result of faster elimination of the targeted AuNPs from the blood while improving internalization in HER-2-positive tumor cells as compared to nontargeted AuNPs. I.T. injections with HER-2 targeted AuNPs resulted in high tumor retention with low systemic exposure and represents an attractive delivery strategy. Our results provide a strategy for optimizing tumor delivery and quantifying organ distribution of this widely studied class of nanomaterial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».